《International Journal of Environmental Research and Public Health》：Shame, Stigma and Indebtedness in Gambling-Related Harm: A Rapid Review of Help-Seeking and Suicidality
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背景：城市树冠（urban tree canopy），即城市土地表面被树木覆盖的比例，已被认为与身心健康益处相关。尽管美国深南部（Deep South）地区健康状况不佳和环境不公平负担严重，但这一关联在该地区研究不足。本研究考察了阿拉巴马州城市中人口普查区级（
背景：城市树冠（urban tree canopy），即城市土地表面被树木覆盖的比例，已被认为与身心健康益处相关。尽管美国深南部（Deep South）地区健康状况不佳和环境不公平负担严重，但这一关联在该地区研究不足。本研究考察了阿拉巴马州城市中人口普查区级（census tract-level）树冠与自报心理和身体健康之间的关联。方法：研究人员将阿拉巴马州大都市统计区（metropolitan statistical area, MSA）的区级树冠估计值与公开可得的自报健康和环境背景测量数据相连接，保留树冠作为主要暴露变量。采用自举稳定惩罚变量选择方法（bootstrap-stabilized penalized variable-selection approach）从社会经济、人口、住房、交通、环境和健康相关测量中识别协变量；随后绘制空间分布并拟合空间误差多变量模型（spatial error multivariable model）。结果：树木覆盖的土地面积比例较高与成年人自报过去30天内有14天或以上心理健康不佳的年龄调整患病率较低相关（估计值：?0.0110；p < 0.001）。树木覆盖比例较高也与过去30天内有14天或以上身体健康不佳的年龄调整患病率较低相关（估计值：?0.0045；p = 0.002）。两个模型中的空间误差参数均持续显著，表明存在未被树冠或所选协变量完全解释的残余空间格局。结论：这些发现将城市树冠文献扩展到一个研究不足的地区，并展示了如何将公开可得的区级数据与机器学习引导的协变量选择和空间建模相结合，为环境健康与环境公平研究生成可操作的假设。
城市树冠作为城市绿色空间的重要组成部分，其对人类健康的益处日益受到关注。已有研究表明，树木能够通过去除空气污染物支持呼吸健康、通过遮荫减少有害紫外线暴露、通过降低城市气温减轻热相关健康风险，并通过改善户外环境可及性促进身体活动。然而，城市树冠的分布在美国往往不平等，历史上被边缘化的社区，尤其是以少数族裔为主的社区，其树冠覆盖率通常低于社会经济优势社区。美国深南部地区在环境健康研究中长期被忽视，而阿拉巴马州在多项不良健康结局方面持续排名全国垫底。历史上，红线政策（redlining）对阿拉巴马州城市如伯明翰的健康差距产生了深远影响，导致被红线划定的社区累积了更多不利生活条件，包括吸引更多污染产业、医疗保健可及性差、城市绿化投入不足等。这些社区还更易成为城市热岛，其树冠稀疏与历史上的红线划分布密切相关。尽管阿拉巴马州本身森林覆盖率较高，但其城市区域的树冠分布存在显著差异。因此，本研究旨在评估城市树冠与自报健康之间的关联，并探索机器学习技术在大规模公开数据中的应用。
研究人员利用了阿拉巴马州大都市统计区（MSA）内28个县、827个人口普查区的数据。树冠数据来自阿拉巴马大学伯明翰分校社会健康决定因素核心项目（SDH Core），其基于美国国家土地覆盖数据库（NLCD）2011至2021年的树冠覆盖产品，以30米分辨率计算每个普查区的平均树冠比例。自报心理健康和身体健康数据来自美国气候脆弱性指数（CVI），定义为“过去30天内自报心理健康不佳达14天或以上的成人年龄调整患病率”，该估计源自疾病控制与预防中心的行为风险因素监测系统（BRFSS）、美国人口普查局数据以及美国社区调查（ACS）数据。研究人员以树冠为主要暴露变量，并强制纳入所有模型。在协变量筛选中，使用了组最小最大凸惩罚（group MCP）惩罚线性回归，这是一种与LASSO相关的惩罚变量选择方法。通过扩展贝叶斯信息准则（EBIC）选择惩罚参数，并采用200次自举重采样来增强稳定性，在超过90%的自举样本中被选中的协变量保留在最终模型中。随后，研究人员使用方差膨胀因子（VIF）评估多重共线性，并通过莫兰指数（Moran's I）和Rao's score诊断评估空间自相关，最终拟合空间误差模型（SEM）。所有分析均在R 4.4.3软件中完成。
### 3.1 地理分布
地理分布图显示，阿拉巴马州MSA内的树冠覆盖率存在显著空间异质性。树冠按四分位数分类，较高四分位数（深绿色）集中在部分区域。自报心理健康不佳和身体健康不佳的患病率同样呈现空间聚集模式。这些地图为后续空间分析提供了直观背景。
### 3.2 心理健康模型
通过LASSO和自举重采样，最终为心理健康结局选择了除树冠外的以下协变量：当前成人哮喘、低收入、少数族裔、年化干旱频率、无高中文凭、高血压、常规医生就诊和乳房X光筛查。其中，高血压因VIF大于10被移除。全局莫兰指数（Moran's I = 0.249，p < 0.001）表明存在显著正空间自相关。Rao's score诊断支持空间误差依赖，因此采用SEM。在SEM中，树冠与自报心理健康不佳呈显著负相关（估计值：?0.0110，p < 0.001）。解释为一个10个百分点的树冠增加与自报心理健康不佳患病率降低0.11个百分点相关。此外，当前成人哮喘、低收入、年化干旱频率和乳房X光筛查与较差心理健康正相关，而少数族裔和常规医生就诊与较差心理健康负相关。空间误差参数（0.6404）显著，表明存在未被模型解释的残余空间模式。
### 3.3 身体健康模型
对于自报身体健康，采用类似方法选择协变量，包括慢性阻塞性肺疾病（COPD）、少数族裔、常规医生就诊、低收入、65岁及以上、17岁及以下。SEM结果显示，树冠与自报身体健康不佳呈显著负相关（估计值：?0.0045，p = 0.002）。一个10个百分点的树冠增加与自报身体健康不佳患病率降低0.045个百分点相关。COPD、少数族裔、常规医生就诊和低收入与较差身体健康正相关；65岁及以上与较差身体健康负相关，而17岁及以下则不显著。空间误差参数（0.5983）同样显著，提示残余空间自相关。
本研究结果与既往文献一致，即更高城市树冠覆盖率与更有利的心理和身体健康相关联。例如，先前研究已发现树冠增加与孤独感降低、产后抑郁风险降低以及自杀率降低有关。此外，2024年的一项评估估计，于丹佛市实现20%树冠覆盖可每年避免200例过早死亡和4.1例卒中；凤凰城实现25%树冠覆盖可预防368例过早死亡和8.7例卒中。树冠对健康的作用机制可能包括热缓解、空气污染减少、身体活动机会、压力恢复和社会联系，但本生态学研究无法直接检验机制。
本研究的方法学贡献在于，将U.S. CVI的公开数据与阿拉巴马大学新开发的树冠数据相结合，展示了如何利用机器学习（如LASSO）从复杂大数据中筛选协变量，再进行空间建模。LASSO已被证明在预测变量选择中具有较低预测误差，并比逐步建模更快。尽管机器学习不能替代理论驱动的模型构建，但可作为大型数据集的预筛选工具。
所选协变量的结果大多与文献一致：哮喘与较差心理健康、COPD与较差身体健康的关联已被充分证实；低收入与较差身心健康的关联也符合已知相关。少数族裔比例与心理健康之间的负相关被一些文献称为“黑人-白人心理健康悖论”，尤其是在美国南部有记录，这并不否认少数族裔社区面临的资源匮乏和慢性病负担（其与较差身体健康的正相关也证实了这一点）。乳房X光筛查和常规医生就诊这两个反映预防性护理的协变量出现反直觉关联，研究人员推测可能存在“指征混杂”（confounding by indication）。年化干旱频率与心理健康不佳正相关，提示干旱暴露可能影响城市居民心理状态。65岁及以上居民比例与身体健康不佳呈负相关，这应理解为生态学模式而非个体层面的证据，高老年人口比例的区可能在未测量特征（如保险覆盖、社区资源）上有所不同。未达到显著性的协变量表明其与其他背景因素调整后关联减弱。
值得注意的是，尽管树冠与健康的关系显著，但绝对效应量较小。同时，两个模型中显著的空间误差参数提示，树冠和所选协变量之外仍存在空间模式的因素，这可能反映了历史红线政策通过累积经济和社会效应导致的多种不利生活环境在同一区域聚集。此外，本研究存在局限性：生态学设计不能推断因果关系；使用自我报告健康数据可能引入报告偏倚；横断面设计限制了时间关联评估；树冠数据为多年平均值，无法捕捉近端暴露变化；卫星影像无法反映树木的质量、维护状态或物种组成。CVI和PLACES数据本身为模型估计值，而非观测值，且协变量与结局数据存在一定重叠可能造成循环性。机器学习筛选协变量后，后续SEM估计和置信区间未完全考虑变量选择带来的不确定性。未来研究方向包括与当地组织（如Cool Green Trees）合作进行准实验设计，以及开展纵向或准实验研究，测量树木种植、维护、居民使用、温度、空气质量和感知邻里条件，以阐明机制并为城市绿化策略提供信息。
本研究通过利用公开可获取的数据和阿拉巴马州新型树冠估计，为理解城市绿化与健康之间复杂且依赖于背景的关系做出了贡献。尽管随机对照试验仍是研究金标准，但可复现的、利用大型开放数据集的方法可为研究社区提供关键工具，尤其是在环境健康和环境公正研究资金有限的时期。研究结论证实，更高的城市树冠覆盖率与更好的自报心理健康和身体健康相关，这一关联在调整多种协变量和空间依赖后依然稳健，为城市环境公平和公共卫生实践提供了可操作的方向。
